Вашій компанії давно пора почати використовувати інструменти на основі ШІ для бізнес-прогнозування.
Прогнозування даних стало невід’ємною частиною процесу планування зростання бізнесу та комерційної стабільності. Фінанси, ланцюг постачання, закупівлі та операції є поширеними секторами, які використовують прогнозування даних, і більше галузей приєднується до ліги.
Ви можете додати більше потужності історичним даним, які використовуються для прогнозування, використовуючи технологію штучного інтелекту (AI). Сьогодні багато додатків використовують технології штучного інтелекту та машинного навчання для прогнозування даних.
Перш ніж детально зануритися, щоб дізнатися про найкращі інструменти бізнес-прогнозування на основі штучного інтелекту, ми розглянемо визначення, типи та випадки використання для прогнозування даних.
Що таке бізнес-прогнозування?
Бізнес-прогнозування означає прогнозування розвитку різних аспектів бізнесу, таких як продажі, витрати та прибутки, за допомогою різних інструментів і методів. Ці прогнози корисні, коли мова заходить про побудову обґрунтованих стратегій.
Прогнозуючи, компанії можуть виявити проблеми під час будь-якого організаційного дослідження. У цьому процесі використовуються різні кількісні та якісні моделі для аналізу зібраних історичних даних.
Після аналізу компанії отримують прогнози, які вони можуть використовувати для планування попиту, маркетингу, фінансових операцій і навіть взаємодії з користувачем. Існує різниця між прогнозними даними та фактичними показниками. Використовуючи відхилення, можна підвищити точність майбутніх прогнозів.
Основні види бізнес-прогнозування
Хоча існують різні типи прогнозування або передбачення даних, розглянемо два типових типи нижче:
Прогнозування попиту
Попит є важливою частиною кожного бізнесу. Прогнозування попиту на ресурси, включаючи сировину, запаси та робочу силу, допомагає організаціям точно планувати, щоб завчасно задовольнити потреби. Таким чином, компанії можуть задовольняти внутрішні та зовнішні вимоги.
Прогнозування зростання
Прогнозування моделі зростання компанії (продажі/дохід) також має вирішальне значення для планування та розробки стратегії. Маючи дані про майбутнє зростання, організації можуть приймати точні рішення щодо бюджету, розподілу ресурсів, маркетингової стратегії та моделей бізнесу залежно від таких показників, як розташування запасів і скасування підписки клієнта.
AI у прогнозуванні даних і бізнес-прогнозуванні: приклади використання
Ось кілька галузевих прикладів використання прогнозування ШІ:
1. Фінанси
Фінансові компанії можуть передбачати шахрайські дії за допомогою прогнозування на основі ШІ та вживати проти них заходів. Вони також можуть прогнозувати ціни на нерухомість за допомогою інструментів штучного інтелекту, враховуючи місце розташування та історичні ціни.
2. Уряд
Державні установи можуть використовувати прогнозування штучного інтелекту для модернізації та оцифрування своїх процесів, зниження ризиків кібератак на національні бази даних, контролю над витратами, підвищення ефективності роботи співробітників, підтримки баз даних і покращення відповідей законодавців.
3. Виробництво
Виробники використовують прогноз штучного інтелекту, щоб скоротити простої виробництва, підвищити ефективність і задовольнити клієнтів. Прогнози також можна використовувати для проектування процесів, обслуговування, оптимізації ланцюга поставок тощо.
4. Охорона здоров’я
Організації, що надають медичні послуги, часто стикаються з проблемами під час впровадження нових технологій. Організації охорони здоров’я можуть плавно впроваджувати нові технології та оптимізувати свої існуючі процеси за допомогою бізнес-прогнозів ШІ.
5. Страхування
Для страхових компаній такі завдання, як управління ризиками та задоволеність клієнтів, можна передбачити за допомогою ШІ. Виявлення шахрайства, оптимізований маркетинг, розширення клієнтів, андеррайтинг, персональне управління тарифами – це інші сектори, де страхові організації можуть використовувати прогнозування.
6. Продажі
Прогноз даних штучного інтелекту інформує торгові компанії про потенційних клієнтів з максимальною ймовірністю конверсії. Це також допомагає, надаючи такі дані, як готовність платити та ймовірність скасування членства.
7. Телекомунікації
Телекомунікаційні компанії використовують бізнес-прогнозування за допомогою інструментів штучного інтелекту для налагодження стосунків із клієнтами та підвищення рівня задоволеності користувачів. Прогноз даних також корисний для утримання лояльних клієнтів і усунення шахрайства.
8. Продукт
ШІ також корисний для визначення цін на продукти, порівняння даних конкурентів. Він також передбачає ймовірність нещасних випадків під час закупівлі та постачання продукції, щоб ви могли бути готовими за допомогою страхування.
9. Операції
Компанії, які займаються операційною діяльністю, можуть отримати оцінку кредитного ризику та витрати на страхування для фізичних осіб за допомогою ШІ. Крім того, вони можуть вказати співробітників, які незабаром можуть залишити організацію.
Тепер, коли ви знаєте можливості бізнес-прогнозування на основі штучного інтелекту, настав час дізнатися, які інструменти можуть вам допомогти. Ознайомтеся з наведеним нижче списком інструментів прогнозування AI, які слід використовувати для прогнозування бізнесу:
H2O AI Cloud
H2O AI Cloud є найкращим вибором для компаній, які хочуть створювати моделі та програми ШІ. Ця наскрізна платформа робить можливим швидку розробку моделі ШІ в хмарі та локально.
Він оснащений комплексною функцією autoML, яка забезпечує швидке прогнозування точних і прозорих даних. Ця платформа дозволяє придумати нові бізнес-ідеї для вирішення критичних бізнес-проблем, використовуючи її прогнозні результати.
Бізнес-організації можуть розгортати його в будь-якому середовищі та користуватися перевагами використання кількох методів моделювання для всіх видів даних. Використовуючи autoML, ви можете розробляти ефективні моделі або виконувати багато інших завдань протягом життєвого циклу.
H2O AI Cloud пропонує унікальне поєднання відкритих і власних алгоритмів і допомагає вам виконувати виявлення дрейфу даних у режимі реального часу. Забезпечуючи бізнес-прогнозування в реальному часі, цей інструмент також гарантує, що ви отримаєте оптимальну продуктивність ЦП і ГП.
За допомогою набору інструментів ML Interpretability ви можете виконувати аналіз часових рядів для бізнес-прогнозування. Крім того, для петабайтів інструмент використовує розподілене машинне навчання.
Нептун
Нептун це інструмент керування експериментом, який дозволяє відстежувати результати машинного навчання. Дослідники та інженери ML можуть підвищити продуктивність, використовуючи єдину інформаційну панель для меншого перемикання контексту.
Замість того, щоб влаштовувати непотрібні зустрічі, щоб поділитися результатами прогнозування ШІ, журналами чи навіть панелями інструментів, компанії можуть поділитися ними з колегами за допомогою простого посилання. Оскільки приладова панель побудована на моделі ML, ви можете легко знайти звідти будь-які дані.
Та сама платформа дозволяє порівнювати ваші моделі та налагоджувати їх. Під час побудови моделей та експериментування з ними ви можете контролювати процес. Компанії можуть дізнатися про вихідний набір даних і параметри кожної моделі.
Крім того, Neptune зберігає всі метадані машинного навчання, включаючи діаграми та показники, в одному місці. Він пропонує інтеграцію з 30+ популярними бібліотеками машинного навчання та IDE. Таким чином, компанії отримують максимальну віддачу від додатків, якими вони регулярно користуються.
DataRobot
DataRobot використовує технологію Augmented Intelligence, щоб внести революцію інтелекту в різні галузі. Він використовує моделі машинного навчання, які потребують низького коду для створення прогнозів у реальному часі.
Застосовуючи різні функції штучного інтелекту цього інструменту, підприємства можуть сприяти прийняттю ефективних рішень на основі даних. ШІ можна узгодити з культурою вашої компанії, щоб ви отримували надійні прогнози даних.
Ця платформа дозволяє визначати правила, політики та елементи керування для виробничих моделей. Крім того, використовуючи його автоматизовані часові ряди, ви можете створювати, розгортати та підтримувати ефективні прогнози для вашої компанії. Ця передова модель бізнес-прогнозування створює стійкість і зменшує невизначеність, надаючи прогнози в масштабі.
Очевидно, ШІ
Очевидно, ШІ це платформа без коду, яка може передбачати доходи та бізнес-результати за допомогою штучного інтелекту. Компанії можуть змінювати свій ланцюжок поставок і створювати індивідуальні маркетингові стратегії, використовуючи дані бізнес-прогнозування.
Вашій команді не потрібно вчитися кодувати або витрачати місяці на створення моделей ШІ, якщо вони використовують Очевидно ШІ. Ви можете легко інтегрувати цей інструмент зі своїми улюбленими джерелами даних, включаючи Google Drive, Salesforce, Dropbox, Evernote, Hubspot і файли CSV.
Коли ви обираєте категорію прогнозу, очевидно, що штучний інтелект створюватиме прогнози за допомогою технології штучного інтелекту. Завдяки практично незламному шифруванню AES-256 ваші дані залишаються в повній безпеці. Ви також можете використовувати сценарії «що-якщо», щоб отримати прогнози та зрозуміти фактори впливу.
На цій платформі можливі два типи прогнозування ШІ. Перший — це AutoML, де ви можете легко будувати моделі ШІ з історичних даних для прогнозування даних у реальному часі. Другий — часовий ряд, який використовує найменшу можливу кількість даних для прив’язаних до часу прогнозів щодо важливих ділових подій на певну дату.
Навіть якщо ваші дані несумісні з технологією машинного навчання, ви можете скористатися функцією діалогового вікна даних, щоб змінити дані та перетворити їх у формат, який підтримує машинне навчання.
Після створення моделі прогнозування даних компанії можуть поділитися нею з громадськістю або всією командою. API низького коду також доступний для бізнес-прогнозування в реальному часі з вашого власного додатка.
Футрлі
Якщо ви хочете отримати швидкий бізнес-прогноз щодо бізнес-тенденцій, доходів, продажів, податків, операцій і персоналу, Футрлі тут для вас. Завдяки точним прогнозам він допоможе вам у плануванні зростання, майбутніх грошових потоків і операційній політиці. Інструмент головним чином задовольняє потреби глобальних бухгалтерських фірм і бухгалтерського бізнесу.
Futrli Predict аналізує кожну бізнес-операцію вашої компанії, щоб зробити обґрунтований прогноз. Він підтримує три типи передбачень: прогнози вільного стилю, прогнози одиниць і повторювані прогнози. Помічник передбачення цієї програми може пояснити причину кожного передбачення.
Крім того, інструмент також генерує сценарії, які повідомляють вам, що станеться, а що ні. Тому ви можете бути готовими до найкращого та гіршого у вашому бізнесі. Цей базовий прогноз генеруватиметься щодня з оновленими даними.
Futrli також підтримує гарячі посилання на шаблони Google Sheets із Futrli Predict для складних прогнозів, як-от нарахування заробітної плати. Ви також можете будь-коли вимкнути передбачення інструмента та додати свої дані.
Інструмент також підтримує пряму інтеграцію з Xero та Quickbooks. Після інтеграції Futrli імпортуватиме дані з цих програм кожні 24 години.
пекан
пекан генерує дані прогнозної аналітики для операційних відділів і відділів продажів. Таким чином компанії можуть знайти рішення для своїх бізнес-проблем. Використовуючи зручні для BI дані, компанії можуть отримувати кращі продажі та доходи, пропонуючи своїм клієнтам оптимізовану взаємодію з користувачами.
Від планування ресурсів і виробництва до дистрибуції та упаковки, від залучення клієнтів до утримання — ця платформа допоможе вам розробити перспективні стратегії на основі показників, які є ключовими у вашій галузі.
Використовуйте пекан, і вам не доведеться наймати додаткових спеціалістів із обробки даних для бізнес-прогнозування. Ваша існуюча команда аналітиків може максимально використати автоматизовані процеси цієї платформи для розробки складних прогностичних моделей на основі ШІ. Цей інструмент також допомагає з самого початку знизити витрати на створення моделі коду дослідниками даних.
Незалежно від того, чи йдеться про виявлення непередбачуваних можливостей чи подолання викликів змінних умов, пекан використовує дані правильно. У результаті ви помітите значне підвищення своїх KPI лише протягом двох тижнів завдяки точному прогнозуванню AI.
Qlik Sense
Qlik Sense надає підприємствам активну аналітику, щоб люди з будь-якими навичками чи знаннями могли приймати обґрунтовані рішення. Він пропонує вам найкращий у своєму класі досвід аналізу даних у більш широкому масштабі.
Ця платформа бізнес-прогнозування виходить за рамки загальних інформаційних панелей і аналітики на основі запитів із надшвидкими обчисленнями, контекстними прогнозами та інтерактивним інтерфейсом користувача.
Qlik пропонує розширену аналітику на основі штучного інтелекту, яку люди можуть використовувати для покращення аналізу, орієнтованого на людину. Тепер його функції, як-от аналізи, створені штучним інтелектом, взаємодія природної мови та передбачення AutoML, допоможуть вам приймати кращі бізнес-рішення, зосереджуючись на своєму бізнесі.
Крім того, цей інструмент розширює охоплення моделі даних і надає легкодоступні інтерактивні прогнози. Його функція Insight Advisor автоматично генерує розширену інформацію та допомагає вам у процесах підготовки даних і створення аналітики.
AutoML автоматично генерує моделі та перевіряє сценарії «що-якщо», щоб отримати прогнози за допомогою процесу без коду. Ви також можете публікувати дані на різних хмарних платформах, зокрема Qlik Sense.
Dataiku
Незалежно від того, чи належите ви до технічної спільноти, що керується кодом, чи до бізнесу з низьким/без коду, Dataiku тут, щоб допомогти вам приймати рішення на основі даних і штучного інтелекту. Немає необхідності виконувати очищення даних вручну, оскільки цей інструмент може аналізувати дані швидше та ефективніше, щоб запропонувати ключові перетворення.
Він забезпечує 109 типів перетворення даних, включаючи агрегацію часових рядів, перетворення геопросторових даних, агрегацію з різних джерел тощо. Після створення конвеєра даних у SQL ви можете запланувати для нього обчислення. Його інтерактивний графічний інтерфейс дозволяє отримати доступ до необхідних даних кількома клацаннями.
Використовуючи Dataiku AutoML, команди можуть створювати моделі даних високого класу з численними алгоритмами та параметрами. Окрім 32 основних алгоритмів, Dataiku підтримує популярні механізми ML — Python, H2O, Spark і TensorFlow.
Платформа бізнес-прогнозування дає змогу досліджувати візуальні моделі та розуміти ключові показники, такі як статистика, помилки та аналітика. Таким чином, ви усвідомите обґрунтування кожного прогнозу та створите свою стратегію відповідно.
На Dataiku компанії можуть розробляти та візуалізувати різні види аналізу. До них належать аналіз головних компонентів, одновимірний аналіз, двовимірний аналіз, кореляційний аналіз і статистичні тести.
Висновок 👩🏫
Конкуренція в діловому світі з кожним днем стає все більшою, і кожна компанія повинна докласти всіх зусиль, щоб утриматися в цій гонці.
Бізнес-прогнозування — це підхід, який допомагає компаніям отримати перевагу над іншими. Прогнозування штучного інтелекту робить весь процес складнішим і скорочує ручні зусилля.
У цій статті ми обговорили деякі з найкращих інструментів прогнозування даних на основі штучного інтелекту, які компанії будь-якого розміру можуть використовувати для прогнозування.
Використовуючи ці рішення, ви можете краще зрозуміти майбутні сценарії, створені на основі відповідних історичних даних.
Якщо ви зацікавлені в розробці та вважаєте, що штучний інтелект може бути хорошим варіантом, прочитайте про інструменти завершення коду на основі штучного інтелекту.